Steep discounting of delayed monetary and food rewards in obesity: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An increasing number of studies have investigated delay discounting (DD) in relation to obesity, but with mixed findings. This meta-analysis synthesized the literature on the relationship between monetary and food DD and obesity, with three objectives: (1) to characterize the relationship between DD and obesity in both case-control comparisons and continuous designs; (2) to examine potential moderators, including case-control v. continuous design, money v. food rewards, sample sex distribution, and sample age (18 years); and (3) to evaluate publication bias. METHOD: From 134 candidate articles, 39 independent investigations yielded 29 case-control and 30 continuous comparisons (total n = 10 278). Random-effects meta-analysis was conducted using Cohen's d as the effect size. Publication bias was evaluated using fail-safe N, Begg-Mazumdar and Egger tests, meta-regression of publication year and effect size, and imputation of missing studies. RESULTS: The primary analysis revealed a medium effect size across studies that was highly statistically significant (d = 0.43, p < 10-14). None of the moderators examined yielded statistically significant differences, although notably larger effect sizes were found for studies with case-control designs, food rewards and child/adolescent samples. Limited evidence of publication bias was present, although the Begg-Mazumdar test and meta-regression suggested a slightly diminishing effect size over time. CONCLUSIONS: Steep DD of food and money appears to be a robust feature of obesity that is relatively consistent across the DD assessment methodologies and study designs examined. These findings are discussed in the context of research on DD in drug addiction, the neural bases of DD in obesity, and potential clinical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».